\chapter{结论}\label{chap:end}
\section{结论}

通过上面对两种传统图形验证码的探究，我们得到了两种有效且高识别率的识别方法。

对于可分割的简单图形验证码，首先对验证码进行灰化，去噪，切割等预处理流程，
然后人工抽取验证码字符的数字特征，之后将图像数据与验证码字符的数字特征进行对比，
获取各字符的相似度并进行排序来得到验证码识别结果，最终该方法可达到99\%的识别率。

对于不可分割的复杂图形验证码，本文探索使用基于卷积神经网络的深度学习方法，
通过Tensorflow深度学习框架搭建基于CNN的端到端验证码识别模型，然后使用20000个验证码数据对模型进行了3000轮左右的训练，
最终该方法在训练集上达到了100\%的识别率，在测试集上达到了97\%的识别率。

从识别率来看，这两种验证码的机器识别方法是有效的，甚至达到并超过了人眼的识别率。
其中，基于CNN的端到端验证码识别模型具有很强的泛化能力，只需更换验证码训练数据集，重新训练模型，即可解决大多数类型的验证码识别问题。

同时，在对可分割图形验证码的识别过程中，我们也体验到了数学的无穷魅力，大道至简，数学之美，就在于它可以将现实生活中看似很复杂的问题，不断抽象出更深层次的结构和内涵，不断简化问题，最终归于至简的真理。

\section{进一步的工作}

至此，我们实现了一种通用的验证码机器识别方法，可见任何图形验证码只要有足够多的训练数据集，通过深度学习方法即可轻松达到甚至超过人类的识别准确度，
所以我们断言，在深度学习算法面前，当今任何一种基于图像形式的验证码都已经不再安全了！
可喜的是，最新的点选滑动式的验证码则更加安全有效（至少目前看来是安全的），这也是当前验证码技术的一种发展趋势。
这也警示我们要不断加强网络信息安全保障技术，不断创新，进化出更加高效且安全的人机识别方法，与时俱进。
